Store Bought Gyoza (餃子Mix)

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モデル説明

工場で作られた餃子の皮ですが、品質はとても良いと約束します。手作りよりもおいしい!

説明:

スタイリッシュなアニメ調のモデルです。このモデルは、MouseyMix からテクスチャを再現しようと試みた結果生まれたもので、私はこのモデルにとても愛着を持っています。名前の「Gyoza(餃子)」は、「Gyokai」と「Zankuro」の二つのアーティスト(MouseyMixが学習された人物)を略したものです。そして「Store Bought(商店購入)」という言葉は、このモデルの「骨組み」、すなわち主な構成要素が SD-Silicon、より正確に言えば Silicon-29 であることに由来します。SD-SiliconはautoMergeBlockWeightといった自動ブロック結合技術によって作られたため、「機械によって作られた」、つまり「工場做的,商店买的」のです。

このモデルの強みは、明るく豊かなテクスチャを持つ、とてもソフトなイラスト調スタイルでありながら、強力な風景や背景表現も可能である点です。V3やV3.2は、アニメ調の少女を生成するのに最適です。VV(5)は最も強力ですが、その分非常に気が荒いです。クールでユニークなものを求めている場合に使用してください。

手法:

全ての手順とレシピは、このHuggingFaceリポジトリ に掲載されています。各ステップを丁寧に解説し、公開されている場合は関連するリソースへのリンクも紹介しています。何か質問があれば、遠慮なくコメントしてください。私はStable Diffusionモデルのミキシングについてオープンソースのアプローチを信じており、プロセスに関する質問にはすべてお答えします。このモデルはブロック重みマージを非常に多く使用しているため、まずはUNetブロックについて学んでおくことをおすすめします。

ただし、一般的な目安を挙げると、私たちが行っているのは、モデルミキシングプロセスを二つの部分に分けることです。一つは画像構成や風景の配置に関する部分、もう一つはテクスチャに関する部分です。前者は、高精細なアニメモデルをシリコン-29に対して逆余弦ブロック重みマージすることで構築できます。私はDetailedProjectのバージョンを好みます。続いて、テクスチャ部分を調整して、本当に欲しがっているテクスチャに仕上げた後、そのテクスチャ部分を構成部分とコサインブロック重みマージします。その後、好みに合わせて微調整を行うことで、完成です。

また、3.5D以降、特にVVにおいては、ミックス中間段階で用いられたモデルのアノミー感覚やスタイル・テクスチャ感覚を効果的に転送する新しいブロック重み式の使用が行われています。これにより、たとえばCSRBベースのミックスが持つ油絵のようなテクスチャ感を、より日常的なアニメミックスのボディ構成に移すといったことが可能になります。詳細や概念実証のミックス例については、こちらのHuggingFaceリポジトリをご覧ください。

最後に、もし本当に私のこのちょっと変わったチェックポイントに興味がある場合は、私はすべての進行中または失敗作のバージョンをここに保存しています。これはプライベートリポジトリなので、アクセスするにはLMFRSに加入する必要があります。

皮は買ったけど、中身は新鮮だ

使い方:

基本的なSD1.5ルールが適用されます。それ以外は、私の個人的なおすすめです:

どの種類のネガティブプロンプトでも、概ね問題ありません。私はAuroraNegative(およびKHFB)を好みます。これは非常に軽量でありながら強力なネガティブエンベディングで、画像を大きく歪めません。ただし、ミックス元のコンポーネントから受け継がれた「悪い要素」トークンが少なからず存在するため、自然なネガティブプロンプトを使用すれば、ほとんどの場合望む結果が得られます。

Clip skipは非常に重要です。Clip Skip 2 は通常、『novelai』風の生成を実現するか、それに近い結果を得られます。しかし、後続のバージョン、特にVVではClip Skip 1 を使うと、非常にダイナミックで興味深い結果が得られます。広いアスペクト比を狙っている場合は、ぜひClip Skip 1 を試してみてください。驚くかもしれません。

バージョン3.2、3.5D、およびV(5)には組み込みVAEが搭載されています。以前のバージョンは…正直に言って、記憶が確かではないので、確認していません。V(5)は、常にそのVAEを使用することをお勧めします。VAEを使用しなければ、照明効果が非常に強くなり、出力が飛び抜けて明るくなってしまいます。

最終コメント:

このモデルを使用して生成する際は、メタデータを削除しないでください。もしそうするなら、少なくともGyozaMixを使用している旨を明記してください。このモデルについて私が気にしていることは、実際に何をやろうと自由に使ってください。意味はなく、誰も止められるとは思えませんが、GyozaMixを使って人々が作る美しい画像を見るのが本当に楽しいのです。これで、このモデルを世界に解放しました。後はあなたの自由です。

このモデルで生成された画像

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